[發明專利]基于變結構自適應多模型箱粒子濾波彈道目標跟蹤方法

在審

• 申請號: 202110141743.0
• 申請日: 2021-02-01
• 公開（公告）號: CN112949150A
• 公開（公告）日: 2021-06-11
• 發明（設計）人: 張海林;倪鵬;黃謙;王毅增;宋亞飛;馬賢明;陳敏;齊智敏;王全東
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍軍事科學院評估論證研究中心
• 主分類號: G06F30/25
• 分類號: G06F30/25;G06F111/08
• 代理公司: 北京眾澤信達知識產權代理事務所(普通合伙) 11701
• 代理人: 張艷萍

1.基于變結構自適應多模型箱粒子濾波彈道目標跟蹤方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟S1：計算模型集間的轉移概率

得到基于飛行階段特性的馬爾可夫轉移概率矩陣，如式(13)所示，

其中，π₁₁為保留在主動段的概率；π₁₂為從主動段轉移到自由段的概率；π₂₂為保留在自由段的概率；π₂₃為從自由段轉移到再入段的概率；

步驟S2：獲得可變結構模型集

采用當前模型概率來確定當前所處的飛行階段，

max{p_i}≥α i＝1,2,3 (14)

其中，p_i表示第i個模型正確描述的概率；α為一個參數設置，得到對應的處于各飛行階段的模型集如表1所示；

表1 各飛行階段的模型集

步驟S3：交互多模型箱粒子濾波算法

在確定飛行階段以及相對應的模型集后，模型間的交互采用交互多模型算法來進行，對于各模型，產生一組箱粒子，所述的箱粒子經過輸入交互、箱粒子濾波后進行重采樣，最后進行輸出交互，不斷循環遞推傳播更新所述的箱粒子以完成對目標狀態的估計。

2.如權利要求1所述的基于變結構自適應多模型箱粒子濾波彈道目標跟蹤方法，其特征在于，所述的步驟S3中交互多模型箱粒子濾波算法包括如下步驟：

新生箱粒子，根據k-1時刻得到的目標量測[z_k-1]，模型i產生一組新生箱粒子M₀是新生箱粒子數；同時，保留k-2時刻重采樣后的模型i的箱粒子N₀是持續箱粒子數，則第i個模型的箱粒子狀態集由新生箱粒子和持續箱粒子共同組成：

模型i的總的箱粒子數N'＝M₀+N₀。

3.如權利要求1所述的基于變結構自適應多模型箱粒子濾波彈道目標跟蹤方法，其特征在于，所述的步驟S3中交互多模型箱粒子濾波算法包括如下：

輸入交互，首先計算模型轉移混合概率：

然后，計算混合估計，即模型j的交互箱粒子輸入：

4.如權利要求1所述的基于變結構自適應多模型箱粒子濾波彈道目標跟蹤方法，其特征在于，所述的步驟S3中交互多模型箱粒子濾波算法包括如下：

對各模型分別進行箱粒子濾波

預測狀態：

預測量測：

區間量測新息：

箱粒子權重計算：

收縮箱粒子：

對任意滿足的箱粒子利用CP算法約束來得到一個新的箱粒子對箱粒子進行收縮；

重采樣：

對進行重采樣得到新的箱粒子集

輸出：

5.如權利要求1所述的基于變結構自適應多模型箱粒子濾波彈道目標跟蹤方法，其特征在于，所述的步驟S3中交互多模型箱粒子濾波算法包括如下：

模型概率更新

模型似然計算：

通過式(25)計算出更新后的模型概率，達到模型的選擇

模型概率更新：

6.如權利要求1所述的基于變結構自適應多模型箱粒子濾波彈道目標跟蹤方法，其特征在于，所述的步驟S3中交互多模型箱粒子濾波算法包括如下：

交互多模型箱粒子濾波輸出：